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斯坦福大学与加州大学伯克利分校的研究人员推出 TokenGate:基于令牌的注意力机制使长上下文预填充速度提升高达 11.3 倍

斯坦福大学与加州大学伯克利分校研究人员提出TokenGate——一种可即插即用的学习型令牌剪枝模块,适用于现有大语言模型(LLM)。该方法在不损失准确率的前提下,将长上下文预填充的首字生成时间(TTFT)加速1.4至11.3倍,峰值内存降低1.5至3.4倍。相关代码与检查点已开源。

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斯坦福大学与加州大学伯克利分校的研究人员推出 TokenGate:基于令牌的注意力机制使长上下文预填充速度提升高达 11.3 倍

斯坦福大学与加州大学伯克利分校研究人员提出TokenGate——一种可即插即用的学习型令牌剪枝模块,适用于现有大语言模型(LLM)。该方法在不损失准确率的前提下,将长上下文预填充的首字生成时间(TTFT)加速1.4至11.3倍,峰值内存降低1.5至3.4倍。相关代码与检查点已开源。

Researchers from Stanford and UC Berkeley Introduce TokenGate: Token-Gated Attention Makes Long-Context Prefill Up to 11.3x Faster
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